hive
--------------
数据仓库,在线分析处理。
HiveQL,类似sql语言。
表,metadata->rdbms.
hive处理的数据是hdfs.
MR,聚合操作。
1）内部表,2）管理表,3）托管表
-----------------------
内部表的特点：hive,drop ,数据也删除
外部表
-------------------------
hive表结构。
分区表；
---------------
目录.
where 缩小查询范围。
bucket表
---------------
文件。
hash
clustered by ''
join（链接查询）
-------------
水平进行查询
union
-------------
select id（联合查询，可以查不同的表）
hive
-------------------
select id,name from customers union select id,orderno from orders（订单号） ;
$>hive //hive --service cli
$>hive --servic hiveserver2 //启动hiveserver2，10000 [thriftServer]
$>hive --service beeline //beeline
hive使用jdbc协议实现远程访问
-----------------------------
hive
------------
$hive>CREATE TABLE t3(id int,name string,age int) PARTITIONED BY (Year INT, Month INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;
export
---------
$hive>EXPORT TABLE customers TO '/user/centos/tmp.txt'; //导出表结构+数据。
//order全排序
$hive>select * from orders order by id asc ;
//sort,map端排序,本地有序。
$hive>select * from orders sort by id asc ;
//DISTRIBUTE BY类似于mysql的group by,进行分区操作。
//select cid , ... from orders distribute by cid sort by name ; //注意顺序.
$hive>select id,orderno,cid from orders distribute by cid sort by cid desc ;
//cluster by ===> distribute by cid sort by cid
函数（主要讲解hive中的函数）
----------------
mysql>select concat('tom',1000) ;
$hive>select current_database(),current_user() ;
$hive>tab //查看帮助
设置作业参数
---------------
$hive>set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=xxx //设置reducetask的字节数。
$hive>set hive.exec.reducers.max=0 //设置reduce task的最大任务数
$hive>set mapreduce.job.reduces=0 //设置reducetask个数。
动态分区
---------------
动态分区模式:strict-严格模式，插入时至少指定一个静态分区，nonstrict-非严格模式-可以不指定静态分区。
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict //设置非严格模式
$hive>INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country, state) SELECT ..., se.cnty, se.st FROM staged_employees se WHERE se.cnty = 'US';
159
hive事务处理在>0.13.0之后支持行级事务。
---------------------------------------
1.所有事务自动提交。
2.只支持orc格式。面向列的数据格式（相当于hbase）
3.使用bucket表。
4.配置hive参数，使其支持事务。
$hive>SET hive.support.concurrency = true; （支持并发）
$hive>SET hive.enforce.bucketing = true; （强制支持bucket处理）
$hive>SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; （动态分区）
$hive>SET hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
$hive>SET hive.compactor.initiator.on = true;
$hive>SET hive.compactor.worker.threads = 1;
5.使用事务性操作
$>CREATE TABLE tx(id int,name string,age int) CLUSTERED BY (id) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as orc TBLPROPERTIES ('transactional'='true');
聚合处理
---------------
$hive>select cid,count(*) c ,max(price) from orders group by cid having c > 1 ;
wordcount
----------------
$hive>select t.word,count(*) c from ((select explode(split(line, ' ')) as word from doc) as t) group by t.word order by c desc limit 2 ;
创建新表:stats(word string,c int) ;
将查询结果插入到指定表中。
view:视图,虚表
-----------
//创建视图
$hive>create view v1 as select a.id aid,a.name ,b.id bid , b.order from customers a left outer join default.tt b on a.id = b.cid ;
//查看视图
$hive>show tables ;
$hive>select * from v1 ;
Map端连接
-------------------
$hive>set hive.auto.convert.join=true //设置自动转换连接,默认开启了。
//使用mapjoin连接暗示实现mapjoin
$hive>select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.* from customers a left outer join orders b on a.id = b.cid ;
调优
--------------------
1.explain
使用explain查看查询计划
hive>explain [extended] select count(*) from customers ;
hive>explain select t.name , count(*) from (select a.name ,b.id,b.orderno from customers a ,orders b where a.id = b.cid) t group by t.name ;
//设置limit优化测，避免全部查询.
hive>set hive.limit.optimize.enable=true
//本地模式
$hive>set mapred.job.tracker=local; //
$hive>set hive.exec.mode.local.auto=true //自动本地模式,测试
//并行执行,同时执行不存在依赖关系的阶段。??
$hive>set hive.exec.parallel=true //
//严格模式,
$hive>set hive.mapred.mode=strict //1.分区表必须指定分区进行查询
//2.order by时必须使用limit子句。
//3.不允许笛卡尔积.
//设置MR的数量
hive> set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=750000000; //设置reduce处理的字节数。
//JVM重用
$hive>set mapreduce.job.jvm.numtasks=1 //-1没有限制，使用大量小文件。
//UDF
//User define function,用户自定义函数
//current_database(),current_user();
//显式所有函数
$hive>show functions;
$hive>select array(1,2,3) ;
//显式指定函数帮助
$hive>desc function current_database();
//表生成函数,多行函数。
$hive>explode(str,exp); //按照exp切割str.
自定义函数
------------------
1.创建类，继承UDF
package com.it18zhang.hivedemo.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; /**
* 自定义hive函数
*/
@Description(name = "myadd",
value = "myadd(int a , int b) ==> return a + b ",
extended = "Example:\n"
+ " myadd(1,1) ==> 2 \n"
+ " myadd(1,2,3) ==> 6;")
public class AddUDF extends UDF { public int evaluate(int a ,int b) {
return a + b ;
} public int evaluate(int a ,int b , int c) {
return a + b + c;
}
}
2.打成jar包。
cmd>cd {classes所在目录}
cmd>jar cvf HiveDemo.jar -C x/x/x/x/classes/ .
3.添加jar包到hive的类路径
//添加jar到类路径
$>cp /mnt/hgfs/downloads/bigdata/data/HiveDemo.jar /soft/hive/lib
3.重进入hive
$>....
4.创建临时函数
//
CREATE TEMPORARY FUNCTION myadd AS 'com.it18zhang.hivedemo.udf.AddUDF';
5.在查询中使用自定义函数
$hive>select myadd(1,2) ;
6.定义日期函数
1)定义类
public class ToCharUDF extends UDF {
/**
* 取出服务器的当前系统时间 2017/3/21 16:53:55
*/
public String evaluate() {
Date date = new Date();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat();
sdf.applyPattern("yyyy/MM/dd hh:mm:ss");
return sdf.format(date) ;
}
public String evaluate(Date date) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat();
sdf.applyPattern("yyyy/MM/dd hh:mm:ss");
return sdf.format(date) ;
} public String evaluate(Date date,String frt) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat();
sdf.applyPattern(frt);
return sdf.format(date) ;
}
} 2)导出jar包，通过命令添加到hive的类路径(不需要重进hive)。
$hive>add jar /mnt/hgfs/downloads/bigdata/data/HiveDemo-1.0-SNAPSHOT.jar
3)注册函数
$hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION to_char AS 'com.it18zhang.hivedemo.udf.ToCharUDF';
$hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION to_date AS 'com.it18zhang.hivedemo.udf.ToDateUDF';
定义Nvl函数
------------------
package com.it18zhang.hivedemo.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; /**
* 自定义null值处理函数
*/
public class Nvl extends GenericUDF {
private GenericUDFUtils.ReturnObjectInspectorResolver returnOIResolver;
private ObjectInspector[] argumentOIs; public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments)
throws UDFArgumentException {
argumentOIs = arguments;
//检查参数个数
if (arguments.length != 2) {
throw new UDFArgumentLengthException(
"The operator 'NVL' accepts 2 arguments.");
}
returnOIResolver = new GenericUDFUtils.ReturnObjectInspectorResolver(true);
//检查参数类型
if (!(returnOIResolver.update(arguments[0]) && returnOIResolver
.update(arguments[1]))) {
throw new UDFArgumentTypeException(2,
"The 1st and 2nd args of function NLV should have the same type, "
+ "but they are different: \"" + arguments[0].getTypeName()
+ "\" and \"" + arguments[1].getTypeName() + "\"");
}
return returnOIResolver.get();
} public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
Object retVal = returnOIResolver.convertIfNecessary(arguments[0].get(), argumentOIs[0]);
if (retVal == null) {
retVal = returnOIResolver.convertIfNecessary(arguments[1].get(),
argumentOIs[1]);
}
return retVal;
} public String getDisplayString(String[] children) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("if ");
sb.append(children[0]);
sb.append(" is null ");
sb.append("returns");
sb.append(children[1]);
return sb.toString();
}
} 2)添加jar到类路径
...
3)注册函数
$hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION nvl AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNvl';
